在这篇文章中我想讨论无线接入点(Wireless Access Point)以及[利用]BSSID(MAC-Address AP)[传输Payload]。
想要WIFI破解，python+字典，这是必少不了的。热点加弱口令也是核心。字典自己加精，你的字典有强大，你能破解的WIFI就越多，提供两种方法，一般人学到一种即可。
WIFI破解，Python程序员必学技能。WIFI已经完全普及，现在Python程序员没网，走到哪里都不怕！教你们一招，如何在图片中提取Python脚本代码。图片发送至手机QQ长按后点识别图片中汉字，
Author：颖奇L'Amore Blog：www.gem-love.com
在深度学习时代，目标检测取得了显著的进展，但高度依赖昂贵的人工标注。因此，半监督学习越来越受到研究兴趣的青睐，它利用 未标注 数据来提高检测器性能，而不只是依赖标注。
常见的有Ubuntu、Alpine、CentOS、Debian等。用下面的命令，可以下载Linux发行版镜像：
摘要 我们提出一个概念上简单，灵活，而且通用的对象实例分割框架（object instance segmentation）。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（segmentation mask）。我们将该方法称为 Mask R-CNN，是在 Faster R-CNN 上的扩展，即在用于边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜（object mask）的分支。 Mask R-CNN 的训练简单，仅比 Faster R-CNN 多一点系统开销，运行速度是 5 fps。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如可以用于在同一个框架中判断人的姿势。我们在 COCO 竞赛的3个任务上都得到最佳结果，包括实例分割，边界框对象检测，以及人物关键点检测。没有使用其他技巧，Mask R-CNN 在每个任务上都优于现有的单一模型，包括优于 COCO 2016 竞赛的获胜模型。我们希望这个简单而有效的方法将成为一个可靠的基准，有助于未来的实例层面识别的研究。我们将会公开相关代码。
在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
自动驾驶车辆（AVs）在一个不断变化的世界中运行，遭遇着在长尾分布中的各种物体和情景。这种开放世界的特性对AV系统提出了重大挑战，因为这是一个对安全至关重要的应用，必须部署可靠且训练有素的模型。随着环境的发展，对持续模型改进的需求变得明显，要求具备应对突发事件的可适应性。
本文主要分享WiFi相关的一些安全研究，以及分析几个实际的攻击案例，如PMKID、KARMA、Krack等。
MDK3 是一款无线DOS 攻击测试工具，能够发起Beacon Flood、Authentication DoS、Deauthentication/Disassociation Amok 等模式的攻击,另外它还具有针对隐藏ESSID 的暴力探测模式、802.1X 渗透测试等功能
wpa_supplicant状态机 像WAPI、EAP之类在关联之前也会进行认证。
在预训练之后是一个微调阶段，利用少量高分辨率样本进一步提高检测性能。借助这些有效的设计，DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能，例如，作者的Swin-T Backbone 模型在LVIS minival基准上取得了显著的47.0零样本固定AP，分别优于GLIPv2、GroundingDINO和DetCLIPv2 18.0/19.6/6.6 AP。DetCLIPv3在VG数据集上的密集字幕任务也取得了先进的19.7 AP，展示了其强大的生成能力。
安全研究员Mathy Vanhoef发现的WPA2协议的KRA（Key Reinstallation Attacks）漏洞，利用WPA2协议标准加密密钥生成机制上的设计缺陷，四次握手协商加密密钥过程中第三个消息报文可被篡改重放，导致在用密钥被重新安装。
记录神经元胞内电活动对于研究神经元之间的信息传递机制具有重要的意义。当前，膜片钳技术中用到的电极不仅可以测量神经元中动作电位的传导，而且还可以测量阈值下突触后电位（PSP）等电活动。在神经科学领域，大规模同时记录一个神经网络中大量神经元的胞内电活动具有更为重要的意义，但是，膜片钳电极本身并不十分适合按比例缩放成密集电极阵列，膜片钳技术同时一般只能测量一个或几个神经元的电活动。因此，研制出能够同时记录大规模数量神经元胞内电活动的电极阵列是神经科学和脑科学领域所亟待攻克的技术。近期，来自于美国哈佛大学保尔森工程与应用科学学院的研究团队在Nature Biomedical Engineering杂志发表题目为《A nanoelectrode array for obtaining intracellular recordings from thousands of connected neurons》研究论文，报道了一种纳米电极阵列，它可以同时从数千个体外连接的哺乳动物神经元中记录细胞内电活动信号。本文对该项研究作一个简单的报道。
假设我们Kali Linux 攻击机有一个无线网卡，想通过特殊手段连入名称：414的Wi-Fi网络，那以下便是特殊手段的具体过程。
半监督网络的训练分两步进行：a)对标记数据独立训练学生模块，由教师模块生成伪标签；b)结合两个模块的训练，得到最终的预测结果。
前段时间在知乎上回答了一个关于手机定位相关的问题，被一个知友问到“加一个人微信聊天之后，收到了人家的一个视频，随后也把这个人及他发的视频都删除了，几天后在网吧上网，被别人定位到了，勒索了一笔钱，说‘再来这一片，还能找到你’，他的位置是如何被定位的？“。地理位置是一种很隐私的信息，严重关系到个人的生命财产安全，当然一些设备也有很好的隐私保护政策，在未经用户允许的情况下，位置信息是不会被窃取的。但，现实生活中绝大部分人都是非科班出身的，并不能有效的防范位置信息泄露，有太多的方式可以诱导用户应允获取用户隐私信息，也有不少方式不需要用户同意就可以知道其位置信息。本人结合自己已有的知识储备，并查找了一些资料，重新温习了定位相关知识，本文就总结一下几种常见的定位技术及其原理。
YOLO系列检测器已将自己确立为高效实用的工具。然而，它们依赖于预定义和训练的物体类别，这在开放场景中限制了它们的适用性。针对这一限制，作者引入了YOLO-World，这是一种创新的方法，通过视觉语言建模和在大型数据集上的预训练，将YOLO与开集检测能力相结合。具体来说，作者提出了一种新的可重参化的视觉语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域文本对比损失，以促进视觉和语言信息之间的交互。作者的方法在以零样本方式检测广泛范围的物体时表现出色，且效率高。 在具有挑战性的LVIS数据集上，YOLO-World在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS，在准确性和速度上都超过了许多最先进的方法。此外，经过微调的YOLO-World在包括目标检测和开集实例分割在内的几个下游任务上取得了显著性能。
随着最近半监督目标检测（SS-OD）技术的发展，目标检测器可以通过使用有限的标记数据和丰富的未标记数据来改进。然而，仍有两个挑战没有解决：（1）在无锚检测器上没有先期的SS-OD工作，（2）在伪标签边界框回归时，先期工作是无效的。在本文中，我们提出了Unbiased Teacher v2，它显示了SS-OD方法在无锚检测器上的通用性，同时也为无监督回归损失引入了Listen2Student机制。特别是，我们首先提出了一项研究，检查现有的SS-OD方法在无锚检测器上的有效性，发现它们在半监督环境下取得的性能改进要低得多。我们还观察到，在半监督环境下，无锚检测器中使用的带 centerness 的框选择和基于定位的标签不能很好地工作。另一方面，我们的Listen2Student机制明确地防止在训练边界框回归时出现误导性的伪标签。边界框回归的训练中明确防止误导性的伪标签；我们特别开发了一种新的伪标签选择机制，该机制基于教师和学生的相对不确定性。和学生的相对不确定性为基础的新型伪标签选择机制。这一想法有助于在半监督环境下对回归分支进行了有利的改进。我们的方法，既适用于我们的方法适用于无锚和基于锚的方法，在VOC、 COCO-standard和COCO-additional中一直优于最先进的方法。
近日，Wi-Fi加密协议被曝光存在重大安全漏洞，用于保护Wi-Fi网络安全的WPA2 安全加密协议已被黑客破解。这种被称作“Krack”(密钥重装攻击)攻击意味着用户连接的绝大多数Wi-Fi已经不安全了，包括家中的路由器Wi-Fi，都存在被盗号的风险。攻击者可通过此漏洞获取万能密钥来访问WPA2网络，从而窃听用户的通讯信息。
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
搭建私有的DNS服务的方式有多种，如Window Server、Dnsmasq、BIND等，前面Fayson介绍了《如何利用Dnsmasq构建小型集群的本地DNS服务器》、《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析》，《如何在Windows Server2012搭建DNS服务并配置泛域名解析》和《如何在RedHat6上使用Bind搭建DNS服务》，在文章描述了如何搭建DNS服务及配置泛域名解析。本篇文章主要介绍如何在RedHat7上使用Bind搭建DNS服务及配置泛域名解析。
作为一个一直在数据库周边打酱油，又没做出什么见得人成绩的伪数据库工作者，每次轮到我写数据库大数据相关的技术文章，或者不说技术，就说科普文章的时候，一个头疼的问题就是我的受众里，懂的人往往会觉得我说的忒简单，而不懂的人又会跳出来，给我留下不知道怎么回应的留言
目标检测是计算机视觉中最基本的任务之一，也是许多视觉应用的关键组成部分，包括实例分割、人体姿态分析、视觉推理等。
本文提出了一个用于遥感图像的简单半监督目标检测框架，该框架被命名为SSOD-RS。SSOD-RS包含两个部分，即改进的自我训练和基于强数据增强的一致性正则化，以及改进的混合。首先，作为一种增强算法，提出了Object First mixup（OF-mixup）来调整物体和背景的权重，扩大了训练样本的分布，同时减少了遥感复杂背景对物体特征的干扰。其次，在自训练中引入了集合损失和微调的训练策略，使模型在学习了伪标签的特征后，适应真实标签的特征分布。实验结果表明，利用无标签图像的SSOD-RS可以极大地提高模型的准确性。
---- 新智元报道 作者：袁路 编辑：好困 【新智元导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。 随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。 近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别ImageNet上准确度超过90，紧接着微软又在目标检测COCO
9月17日，2018国家网络安全宣传周——网络安全博览会揭幕。本次展会集中展示网络安全领域的新技术和新理念等内容。而且，在博览会上，有展馆展示了多种网络黑灰产作案工具。
LogListener 客户端采集：通过部署安装部署 LogListener，可以方便快速地接入日志服务，无需修改应用程序运行逻辑，是一种对应用服务无侵入式的采集方式。
作者 LittleHann 目录 1. 无线安全研究需要的软硬件选型、及物理电气参数 2. 无线攻击第一步: "网络AP探测"、扫描器的使用 1. 无线安全研究需要的软硬件选型、及物理电气参数 在进行实际的无线安全攻击、研究之前，我们需要准备一些硬件设备、包括与之配套的软件。基本上来说，无线黑客技术需要涉及到以下几个组件 1. 底层芯片组 不论是USB网卡、PCI网卡、还是PCMCIA内置网卡，它们的核心都是"芯片组"，即我们现在常说的卡皇、无线网卡的不同牌子， 本质上应该讨论它们内部使用的芯片组，我们要关
* 本文原创作者：icecolor不疯不魔不成活，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 About channel: 1.每个协议都有不同的工作频段，如802.11b/g标准工作在2.4
半监督目标检测（SSOD）已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而，一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构，导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中，提出了一个高效的教师框架，用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练，该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。Dense Detector是一个基线模型，它以YOLOv5为灵感，使用密集采样技术扩展了RetinaNet。高效教师框架引入了一种新的伪标签分配机制，称为伪标签分配器，它更精细地利用了密集检测器中的伪标签。
早在2018年底，FAIR的研究人员就发布了一篇名为《Rethinking ImageNet Pre-training》的论文 ，这篇论文随后发表在ICCV2019。该论文提出了一些关于预训练的非常有趣的结论。
近年来，图像合成技术日趋进步，GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。Deepfake（AI换脸）技术让很多事情的真实性变得扑朔迷离，甚至会产生极大的政治影响。比如加蓬共和国总统的一段录像被反对派声称是假的，这成为了政变失败的因素之一。
RAL构成两个损失，反映与负词汇的语义相似性。此外，RAF使用大型语言模型（LLM）中的文字化概念增强视觉特征。 作者的实验证明了RALF在COCO和LVIS基准数据集上的有效性。作者在COCO数据集的新颖类别上取得了高达3.4 box
FreeIPA可以快速、便捷的将linux系统接入，进行统一的身份认证和权限管理。
在应用到linux的设备（特别是手机）中，大部分硬件设备与主芯片都是通过iic通讯的，譬如TP、加速度传感器、温湿度传感器等等。记录一次自己调试linux开发板iic器件（ap3216c光敏设备）。
负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近，依靠激光雷达的精确深度测量，基于激光雷达的检测器取得了优异的性能。然而，LIDAR系统的一些固有缺陷，例如高成本和对不利天气条件的敏感性，不可避免地限制了这些方法的应用。相比之下，摄像机传感器更经济，在雨雪天气下更耐用，并且可以满足严格的车辆法规。
介绍Allwinner 平台上Wi-Fi 驱动移植，介绍Tina Wi-Fi 管理框架，包括Station，Ap 以及Wi-Fi 常见问题。
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开发人员常常要将对性能与扩展性的思考体现在代码中 出现性能（Performance）问题，即单个用户请求是缓慢的 出现扩展（Scalability）问题，即单个用户请求是满足要求的，但系统在高负载下处理用户请求是缓慢的。
FreeRTOS 上的网络，驱动部分源码没有开源，用户实际使用时也无需关系具体实现，更多的是做网络管理的逻辑接口开发，所以我们提供了网络中间件 Wi-Fi Manager，Wi-Fi Manager 支持sta, ap, monitor 等多种网络工作模式的管理，本文档重点介绍 Wi-Fi Manager 中间件的使用，配置，框架，接口。
深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获取涉及注释图像，这是一个艰巨而昂贵的过程，通常需要时间和手动操作。因此，当应用程序的目标域没有可用的注释数据集时，就会出现一个具有挑战性的场景，使得在这种情况下的任务依赖于不同域的训练数据集。共享这个问题，物体检测是自动驾驶汽车的一项重要任务，在自动驾驶汽车中，大量的驾驶场景产生了几个应用领域，需要为训练过程提供注释数据。在这项工作中，提出了一种使用来自源域（白天图像）的注释数据训练汽车检测系统的方法，而不需要目标域（夜间图像）的图像注释。 为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。伪数据集仅包括目标域的注释图像（夜间图像），然后用于训练汽车检测器模型。实验结果表明，所提出的方法实现了显著和一致的改进，包括与仅使用可用注释数据（即日图像）的训练相比，检测性能提高了10%以上。
wget https://loglistener-1254077820.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/loglistener-linux-x64-2.5.6.tar.gz && tar -zxvf loglistener-linux-x64-2.5.6.tar.gz -C /usr/local && cd /usr/local/loglistener-2.5.6/tools && ./loglistener.sh install
terraform依赖go环境，go环境配置参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1836994
deepin系统下如何设置wifi热点（亲测有效） deepin wifi ap linux 热点 首先必须吐槽一下linux下设置wifi太累了。。。。来来回回折腾了我好久的说。心累... 好了废话不多说直接上教程，经历过的坑感兴趣的可以看文章结尾，让我们抬起头一起迎接初升的太阳~~~ 1. 我的系统环境 操作系统： deepin os 15.3 ifconfig： 1 enp2s0f1: flags=... 2 inet ... 3 inet6 ... 4 inet6 ... 5 ether
我也是最近因为余弦大大的推荐才关注了信安之路，可以感受到他们对于信安的热爱与认真，遂想与其观望别人，不如自己也加入进来，与大家分享自己在学习上的一些东西，也希望大家指正不足。
众所周知，随着电网的日益复杂，传统的输电塔人工测量方法已经失效，无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景，但仍有许多问题需要解决。由于恶劣的气候和成像设备的限制，遥感图像中的一些输电塔目标是模糊的，这使得生成数据集和实现高精度输电塔目标检测变得极其困难。为了进一步提高发射塔的检测精度，首次将基于暗通道先验的图像增强算法应用于遥感图像，提高了图像的可解释性。然后，考虑到增强图像中仍有一些传输塔无法手动标记，采用了一种基于伪标记的半监督学习方法来最大限度地利用现有数据。基于这一高质量的数据集，利用移动倒瓶颈卷积和可变形卷积构建了一个传输塔卫星遥感目标检测模型。最后，根据我国某地区的卫星遥感图像数据集进行了烧蚀和对比实验。实验结果表明，图像增强和半监督学习方法都能提高检测精度，与现有主流模型相比，该方法性能更好。
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